Introduit l'optimisation convexe, couvrant les ensembles convexes, les concepts de solution et les méthodes numériques efficaces en optimisation mathématique.
Couvre les concepts fondamentaux de l'optimisation et de la recherche opérationnelle, en explorant des exemples du monde réel et des sujets clés sur un semestre.
Explore l'optimisation dans les systèmes énergétiques, en se concentrant sur la prise de décision à travers des fonctions objectives et des contraintes pour déterminer les états du système.
Couvre des méthodes de descente de gradient plus rapides et une descente de gradient projetée pour une optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.
Couvre les techniques d'optimisation avancées en utilisant des multiplicateurs Lagrange pour trouver l'extrémité des fonctions soumises à des contraintes.
